AIと機械学習がIoTデータから重要な洞察を引き出す方法

過去数年間、モノのインターネットに関する議論の多くは、接続されたデバイス自体、つまりそれが何であるか、いくつあるか、そしてそれらをどのように保護するかに焦点が当てられてきました。

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これらすべての小さなエンドポイントは重要ですが、IoT でさらに重要なのは、これらのデバイスが生成する膨大な量のデータと、分析を通じてそこから得られるビジネス上の洞察です。こうした重要な洞察への道筋を描くにあたって、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) が道を照らすテクノロジーとなります。

数十年にわたり、データ分析は主にコンピューターで情報を収集して保存し、それを人間に提示して分析するというものでしたが、このプロセスは遅く、エラーが発生しやすく、データの奥深くに隠れた傾向を解読することはできませんでした。これらの欠点は、多数のセンサーやモバイル デバイスによって生成されるデータの量が飛躍的に増加している IoT 環境ではさらに悪化します。

ネットワーク大手のシスコは、2022年までに接続されたIoTおよびモバイルデバイスの数が1,200万を超え、モバイルネットワークのトラフィックがほぼ1ゼタバイトに達すると予測しています。さらに、高速 5G ネットワークが加わると、課題はさらに困難になります。

こうしたデータが蓄積されるにつれて、AI とそのサブセットである機械学習 (ML) とディープラーニングが重要なツールになってきました。

機械学習は、アルゴリズムを使用してデータを分類し、データから学習し、ビジネス上の意思決定のガイド、予測、アラートの提供、問題の解決に使用できるパターンと傾向を見つけます。最適化されたアルゴリズムを大量のデータに適用することで、機械学習システムは、ジョブの実行方法を理解し、変化に適応するようにトレーニングできます。

ディープラーニングでは、人間の脳と同様に機能するニューラルネットワークを使用します。ニューラル ネットワークは、一連の計算層を介してデータを渡す一連のアルゴリズムを利用します。これらのレイヤーは、画像、音声、テキストなどの要素を識別して抽出し、最終的に目的の出力を生成します。

人工知能と関連分野は新しいものではありません。科学者たちは 1990 年代から人工知能を研究しており、人工ニューラル ネットワークに取り組んでいます。しかし、近年の変化は、並列コンピューティング機能が強化された高性能 GPU アクセラレータのおかげで、コンピューターが大量のデータを処理できるほど強力になったことです。

同時に、データストレージ容量が爆発的に増加し、マシンをトレーニングするために利用できるデータの量も急増しました。アルゴリズムにフィードバックされるデータが増えるほど、アルゴリズムの学習速度が上がり、パフォーマンスが向上します。これは、データのマイニングとパターンの理解にますます依存する IoT にとって大きな恩恵となります。

同様に重要なのは、クラウドが機械学習のトレーニングや推論タスクに特に適していることが証明されていることです。

これらすべてにより、高度なコンピューティングと分析が IoT システムのエンジンになります。現在、あらゆる規模の組織が AI と機械学習を使用して、IoT ネットワークから大量に発生するデータを制御し、リアルタイムの洞察を得て、より適切なビジネス上の意思決定を行い、運用効率の向上とコストの削減を実現できます。